Minalogic a le plaisir d’annoncer que 8 projets accompagnés par son équipe ont été financés dans le cadre du programme Partenariats d’innovation Auvergne-Rhône-Alpes en 2025, pour un budget total de R&D de 719 000€ et une aide accordée qui s’élève à 527 800€.

Félicitations aux porteurs récompensés !

Aider les entreprises à intégrer des technologies deeptech

Programme de la Région Auvergne-Rhône-Alpes, Partenariats d’innovation Auvergne-Rhône-Alpes vise à financer le développement de prototypes fonctionnels pour aider les entreprises issues de secteurs traditionnels, ou en phase d’amorçage, à intégrer rapidement des technologies deeptech différenciantes. Le volet “prototypes fonctionnels” du programme Partenariats d’innovation Auvergne-Rhône-Alpes, est accessible aux petites et moyennes entreprises de la région, et permet de financer jusqu’à 45% des coûts des travaux R&D et d’innovation réalisés par un organisme de recherche et de diffusion de connaissance régional que l’entreprise mandaterait. 

« Cette année encore, le dispositif touche des entreprises positionnées sur des marchés très variés, l’industrie du futur, l’énergie, la santé ou encore l’immobilier, et qui cherchent à se différencier en s’appuyant sur des outils algorithmiques innovants, ou permettant d’acquérir de la confiance numérique, » précise Florent Bouvier, Responsable des programmes Easytech et Partenariats d'innovation chez Minalogic. « Les partenaires académiques trans-disciplinaires mobilisés sur ces projets ont notamment proposé en 2025 leurs compétences en machine learning, en reconstruction 3D ou en cybersécurité, à travers des projets d’étude de faisabilité ou de développement de prototypes mobilisant des équipes de recherche ou d’étudiants ingénieurs encadrés. »

« Soutenir les entreprises régionales grâce aux projets en partenariat public-privé est au cœur de nos priorités et je suis fière du soutien déterminant apporté par la Région Auvergne-Rhône-Alpes pour concrétiser ces projets qui associent nos entreprises et nos laboratoires. Depuis 2016, nous accompagnons les acteurs économiques régionaux en leur proposant des outils de développement et dispositifs les plus pertinents possibles. Je me réjouis également de la qualité de l’accompagnement proposé par Minalogic dont je tiens à saluer l’expertise. Continuons ensemble nos actions pour préserver nos emplois, relocaliser notre industrie, renforcer notre compétitivité et notre souveraineté, » commente Catherine Staron, Vice-présidente de la Région Auvergne-Rhône-Alpes déléguée aux lycées, à l'enseignement supérieur, à la recherche et à l'innovation.

6 projets sélectionnés pour le volet prototypes fonctionnels

•  « Sécurité des luminaires urbains », porté par Cometa Lumandar, en partenariat avec l’Esisar (École nationale supérieure en informatique, systèmes avancés et réseaux) – pour un budget de 40 700€

 
L’objectif du projet est d’analyser les risques de cybersécurité inhérents à un système de pilotage d’éclairage public connecté et intelligent, de concevoir des solutions de sécurisation adaptées, puis de mettre en place des mécanismes de défense efficaces pour protéger ce type de système.

• « Fusion des mondes réels et virtuels pour améliorer la performance des parcs solaires », porté par Heliocity, en partenariat avec l’Esisar (École nationale supérieure en informatique, systèmes avancés et réseaux) – pour un budget de 40 700€

 
Startup deeptech Grenobloise, lauréate iLab 2023, Heliocity développe et propose des solutions logicielles, dans le cloud, pour diagnostiquer la performance des installations photovoltaïques, à distance en exploitant les données de supervision grâce à un jumeau numérique haute-fidélité. Le projet vise à permettre de rapprocher les données du monde physique / géospatial et les données numériques traitées dans le cloud par une solution algorithmique, afin de permettre une facilitation des échanges d’information entre le monde réel et le monde virtuel.

• « Détection d'anomalies sur DPE », porté par Kardino, en partenariat avec LIRIS (Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information) – pour un budget de 80 000€

 
Le projet Détection et Correction Automatique des Anomalies dans les Diagnostics de Performance Énergétique (DPE), vise à renforcer la fiabilité des DPE en croisant l’expertise humaine avec les apports de l’intelligence artificielle. L’objectif est de détecter automatiquement les incohérences et erreurs potentielles dans les diagnostics avant toute décision de rénovation. Grâce à l’automatisation de l’analyse, fondée sur des règles métiers et un apprentissage à partir de bases de données existantes (Observatoire DPE, BDNB, etc.), le projet permettra un gain de temps significatif pour les professionnels et une meilleure fiabilité des recommandations grâce à l’identification d’erreurs difficilement détectables manuellement.

• « ORYEM », porté par SB INVEST, en partenariat avec l’Esisar (École nationale supérieure en informatique, systèmes avancés et réseaux) – pour un budget de 40 700€

 
L'objectif du projet est de développer un outil logiciel intelligent, se basant sur un apprentissage automatique nourri par des données issues du domaine public, mais aussi collectées par les agences immobilières rattachées à l’entreprise SB Invest. Cet outil sera d’intérêt :
- pour les agents immobiliers, afin de les aider dans leur proposition d’avis de valeur d’un bien,
- pour les vendeurs, acquéreurs ou locataires, afin de les aider dans leur décision grâce aux recommandations obtenues par l’algorithme.
- pour les collectivités locales, et les acteurs de développement économique, afin de suivre les dynamiques locales et piloter l’attractivité de leur territoire.

• «Spine Predict », porté par Surgiqual Institute, en partenariat avec GIPSA-lab (Grenoble Images Parole Signal Automatique) – pour un budget de 100 000€

 
Le projet Spine Predict vise à révolutionner la planification chirurgicale du rachis en proposant une approche globale et multimodale intégrant l’ensemble des paramètres du patient (cliniques, posturaux, dynamiques), au-delà des simples données géométriques actuelles. Il permettra de plus l'automatisation et la personnalisation des stratégies opératoires. Tout ceci sera réalisé à partir d’une base de données d'apprentissage de centaines de patients alimentant des modèles de Machine Learning. L’innovation repose sur trois innovations cliniques et sur l’usage de l’IA, pour recommander automatiquement des plans opératoires complets, incluant les implants et gestes techniques nécessaires.

• « Sphérik, Safer », porté par vrtice, en partenariat avec l’Esisar (École nationale supérieure en informatique, systèmes avancés et réseaux) – pour un budget de 40 700€

 
Le projet vise à renforcer la cybersécurité du produit développé par vrtice, à savoir un logiciel SaaS constitué d'une application web et d'une application mobile, à destination des gestionnaires et exploitants de patrimoine technique et industriel existant. L'objectif du projet est d'identifier les vulnérabilités, en implémentant des mesures de sécurité avancées, et en permettant d'en assurer une surveillance continue.

2 projets sélectionnés pour le volet Proof of Concept

• « REVEMB », porté par LCIS - Laboratoire de Conception et d'Intégration des Systèmes, en partenariat avec la société Monday Noise – pour un budget de 154 200€

 
L’essor du numérique ces dernières années dans le milieu de la musique est indéniable. Les problématiques de polyvalence et de réduction de place en font les arguments principaux des marques proposant des produits de type : modélisateur d’amplificateur ou plugins d’effets pour instruments.

La première gamme de produits de Monday Noise, startup deeptech créée en 2021, repose sur une technologie hybride originale issue d’un processus de R&D, qui combine un circuit de traitement analogique avec un contrôle numérique étendu. Technologie brevetée sous le nom et la marque d’Analog Morphing Core®. L’hybridation de deux mondes : analogique et numérique faite par Kernom (dénomination commerciale et marque déposée de Monday Noise) au travers de sa technologie AMC entend bien répondre à l’ensemble de ces problématiques en venant se créer une place de leader sur le marché des effets et amplificateurs pour les musiciens. Monday Noise souhaite maintenant explorer à travers ce projet la faisabilité d’un algorithme de réverbération artificielle innovant, capable de générer l’ensemble des principaux types de réverbération actuels, tout en permettant une transition fluide entre eux, sans instabilités, ni bruits parasites. Ainsi, l’un des objectifs clés du projet est de proposer une solution bien plus économique qu’une architecture multiprocesseur.

• « OPTICONFORM », porté par LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information, en partenariat avec la société Omundu

 
Face à la complexité croissante des équipements industriels et à la pénurie persistante de main-d'oeuvre qualifiée, l'industrie doit impérativement simplifier et accélérer l'accès à une documentation technique exhaustive. Le projet OPTICONFORM entend répondre précisément à ce défi en explorant des Small Language Models (SLMs) robustes, légers et fiables, capables d’intégrer efficacement des informations multimodales (texte, images, schémas, tableaux). Ces SLMs seront utilisés pour fournir, à partir d’une question ou d’une image, des réponses précises et contextualisées issues des documents techniques.

Le coeur scientifique du projet réside dans l’association inédite de techniques avancées de compression de modèles (distillation et élagage), couplées à une approche rigoureuse de calibration basée sur la prédiction conforme (Conformal Prediction). Cette méthode innovante permet d'associer à chaque prédiction un niveau de confiance explicite, aidant ainsi les opérateurs industriels à prendre des décisions fiables. En évaluant systématiquement les limites de réduction des modèles et en étendant leur capacité à gérer des entrées visuelles à faible coût computationnel, OPTICONFORM prépare le terrain à une nouvelle génération de systèmes intelligents industriels : précis, rapides, fiables, et frugaux en ressources matérielles.

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